Pros and Cons
Here is a comparison of Apache Hudi, Delta Lake, and Apache Iceberg in a tabular format, highlighting their pros and cons:
Feature | Apache Hudi | Delta Lake | Apache Iceberg |
Upsert Support | Excellent, core feature with efficient indexing | Good, supports via MERGE operation, less optimized | Good, supports via MERGE operation, less optimized |
Incremental Queries | Efficient with Hudi's multi-modal index for fast lookups. | Supported, especially with Databricks’ Delta Engine enhancements. | Efficient for large partitioned tables, utilizing manifest files. |
ACID Transactions | Yes, log-based
Both MVCC and OCC concurrency controls, with single writer guarantee or experimental OCC. | Yes, log-based
Optimistic Concurrency Control (OCC), with proprietary enhancements in Delta Engine. | Yes, uses table format and metadata management
Optimistic Concurrency (OCC) with atomic swap operations on metadata files. |
Scalability | Good, optimized for upsert-heavy workloads
Designed for petabyte-scale with adjustments for data layout evolution. | Excellent, optimized for Spark's distributed processing
Scales well, especially with optimizations in the Delta Engine. | Excellent, designed for large datasets
Excels in managing large-scale datasets with partition evolution and efficient metadata management. |
Performance | Good, with specific optimizations for upserts
Unmatched write performance and latency for specific workloads. | Excellent, leverages Spark for optimized performance
Optimized with Delta Engine, offering key indexing, Z-Ordering, and local caching for performance gains. | Excellent, scalable architecture for batch/streaming
High read performance, especially with large number of partitions, through effective data skipping. |
Time Travel | Supports time travel through snapshotting and incremental pulls. | Supported, allowing queries of data at specific points in time. | Supports time travel via snapshot isolation and efficient schema evolution. |
File Format | Parquet, Avro
Primarily uses Parquet; optimizes formats based on workload. | Parquet
Primarily Parquet, with JSON log for transaction logs. | Parquet, ORC, Avro
Uses Parquet, focuses on efficient schema evolution without rewriting data. |
Maturity | Mature, evolving | Mature, stable | Less mature, rapidly evolving |
Compatibility | Supports various query engines like Apache Spark, Hive, Flink, and Presto. | Databricks ecosystem, Apache Spark
Deep integrations with Databricks, but also supports other engines like Apache Spark. | Broad compatibility with query engines like Apache Spark, Flink, and Trino. |
Community and Support | Strong community support with contributions from major tech companies. | Strongly supported within the Databricks ecosystem, with proprietary features. | Growing community, supported by organizations like Netflix for their use cases. |
장단점
다음은 Apache Hudi, Delta Lake, Apache Iceberg의 장단점을 비교한 표입니다.
특징 | Apache Hudi | Delta Lake | Apache Iceberg |
Upsert 지원 | 효율적인 인덱싱을 통한 핵심 기능으로 우수 | MERGE 작업을 통한 지원, 최적화는 덜됨 | MERGE 작업을 통한 지원, 최적화는 덜됨 |
점진적 쿼리 | Hudi의 다중 모달 인덱스로 효율적임 | 특히 Databricks의 Delta Engine 개선과 함께 지원됨 | 대형 파티션 테이블에 효과적이며 manifest 파일을 활용하여 효율적임 |
ACID 트랜잭션 | 예, 로그 기반
MVCC 및 OCC 동시성 제어, 단일 작성자 보장 또는 실험적 OCC | 예, 로그 기반
Optimistic Concurrency Control (OCC), Delta Engine의 독점적인 기능을 활용함 | 예, 테이블 형식 및 메타데이터 관리
Optimistic Concurrency (OCC) 및 메타데이터 파일에서의 원자적 스왑 작업 사용 |
확장성 | 업서트 중심의 워크로드에 최적화되어 좋음
데이터 레이아웃 진화에 대한 조정으로 PB 규모에 적합함 | Spark의 분산 처리에 최적화되어 우수함
Delta Engine의 최적화로 특히 우수함 | 대용량 데이터셋에 적합하게 설계되어 우수함
파티션 진화 및 효율적인 메타데이터 관리로 대규모 데이터셋 관리에 뛰어남 |
성능 | 업서트에 대한 특정 최적화로 좋음
특정 워크로드에 대한 쓰기 성능과 지연 시간이 뛰어남 | 최적화된 성능을 위해 Spark를 활용하여 우수함
Delta Engine의 최적화로 성능 향상을 위한 주요 인덱싱, Z-Ordering 및 로컬 캐싱 제공 | 대용량/스트리밍에 적합한 확장 가능한 아키텍처로 우수함
효과적인 데이터 스킵을 통해 특히 많은 파티션에서 높은 읽기 성능 제공 |
시간 여행 | 스냅샷 및 점진적 풀을 통해 시간 여행을 지원함 | 특정 시점에서 데이터를 쿼리할 수 있도록 지원됨 | 스냅샷 격리 및 효율적인 스키마 진화를 통해 시간 여행을 지원함 |
파일 형식 | Parquet, Avro
주로 Parquet을 사용하며 워크로드에 따라 형식을 최적화함 | Parquet
주로 Parquet을 사용하며 JSON 로그를 통한 트랜잭션 로그 사용 | Parquet, ORC, Avro
데이터를 다시 쓰지 않고 효율적인 스키마 진화에 중점을 둠 |
성숙도 | 성숙하며 발전 중임 | 성숙하고 안정적임 | 성숙도가 낮으며 빠르게 발전 중임 |
호환성 | 다양한 쿼리 엔진을 지원함 (Apache Spark, Hive, Flink 및 Presto 등) | Databricks 생태계, Apache Spark
Databricks와의 깊은 통합을 지원하며 Apache Spark와 같은 다른 엔진도 지원함 | Apache Spark, Flink 및 Trino와 같은 다양한 쿼리 엔진과의 넓은 호환성을 가짐 |
커뮤니티 및 지원 | 주요 기술 회사의 기여를 통해 강력한 커뮤니티 지원을 받음 | Databricks 생태계 내에서 강력한 지원을 받으며 독점적인 기능을 제공함 | Netflix와 같은 기관들이 사용 사례를 위해 지원하는 커뮤니티가 성장 중임 |
참고자료
- Apache Hudi vs Delta Lake vs Apache Iceberg - Data Lakehouse Feature Comparison from Onehouse: Provides insights into performance, scalability, and unique features of each system.
- Iceberg, Delta Lake, & Hudi: Open data lakehouse architecture on Starburst: Discusses the use cases and architectural differences between the three platforms.
- Hudi, Iceberg, and Delta Lake: Data Lake Table Formats Compared on LakeFS: Offers a detailed comparison of features such as ACID transactions, performance, and scalability.
- Delta, Hudi, and Iceberg: The Data Lakehouse Trifecta - DZone: Provides examples and discusses the data management capabilities of each platform.
- Architecture of Apache Iceberg, Delta Lake, and Apache Hudi on Dremio: Details the architectural components and how each platform manages data.
